组合幂调频信号的时频移估计

为了准确估计接收信号的时频移参数和降低估计复杂度，设计了一种组合幂调频（CPFM）信号，该信号由具有时间间隔的正负幂调频（PFM）信号构成，并提出了基于CPFM信号的时频移估计算法。在算法中首先将CPFM信号降阶，然后独立地估计时延和频移，即采用三次相位函数（CPF）估计时延，通过正负PFM相位相消后再估计频移。相比于分数阶傅里叶变换（FRFT）时频移估计算法，所提算法避免了时延估计对频移估计的影响，而且仅需两次一维搜索，降低了计算量。仿真结果表明，该算法能准确地估计CPFM信号的时延和频移，并且频移估计均方误差（MSE）接近克拉美劳下界（CRLB）。     

双平行线阵的快速一维DOA估计

针对传统子空间算法需要进行特征值分解或奇异值分解等复杂计算的问题，提出一种双平行线阵（Double Parallel Linear Array,DPLA）的快速一维波达方向（Direction of Arrival，DOA）估计算法。算法通过处理互协方差矩阵的第一列元素构造出等效的噪声子空间，再通过求根MUSIC（Multiple Signal Classification）算法得到DOA估计，有效避开了特征值分解或奇异值分解，降低了计算复杂度，提高了运算速度。仿真结果表明，该算法在提高了估计精度的同时减少了估计时间。     

一种新的VANET网络链路丢包率估计算法

在车载自组织网络（VANET）协议体系中，网络链路层丢包率的估计和预测十分重要，因为它不仅决定了信息传输的效果，并且其大小将直接影响对上层服务协议的执行。因此，提出了一种基于后验期望估计（PEE）算法来预测和估算链路丢包率。根据对实验数据结果的分析，使用很少的探测包就可以快速准确地对链路丢包率进行估算，而且PEE算法优于最大似然估计（MLE）算法和期望传输次数（EXT）算法。     

空间目标的联合矩阵束极点估计

极点作为谐振区雷达目标的最主要电磁特性，具有很大的空间目标识别前景。但是在使用频域观测数据提取目标极点时，存在虚假极点和估计精度问题。针对上述问题，首先通过加窗和截断改进了后时响应信号的获取流程，抑制了虚假极点影响；然后采用最小描述长度法（MDL）估计极点个数，避免了定阶错误引起的虚假极点；最后采用联合矩阵束法估计极点，有效减少了单角度数据估计极点时存在的遗漏极点和虚假极点问题。FEKO软件验证表明，所提算法具有更高的精度和抗噪能力。     

星载AIS信号的频偏估计

星载自动识别系统（AIS）中信号存在严重的多普勒频偏，影响信号的正确解调，而传统的基于快速傅里叶变换（FFT）的频偏估计算法其估计范围无法满足需要。为此，提出了一种改进的自相关-FFT频偏估计算法，通过构造辅助函数以确定信号频偏的正负号，在此基础上对基于FFT的频偏估计算法进行改进，从而扩大频偏估计范围，实现对大的多普勒频移的估计。仿真和实验结果均表明，改进算法的频偏估计范围扩大为原来的2倍，具有很高的估计精度，十分接近修正后的克拉美罗界，且算法简单、易于实现。     

基于嵌套张量模型的MIMO中继系统组合接收算法

目前在单向双跳多输入多输出（MIMO）中继系统中，基于嵌套张量模型的接收算法主要采用单步交替最小二乘（ALS）和KRF（Khatri-Rao Factorization）算法。在时变信道且实时性要求较高场景下，计算复杂度高是制约其应用的主要因素。为此，在对单向双跳MIMO中继系统建模基础上，提出了基于嵌套张量模型的双步组合接收算法。该算法通过对接收的数据张量进行重建，将符号估计和信道估计分离，充分利用ALS和KRF的算法优势，有效降低了计算复杂度。同时，对算法的可辨识性进行了分析。仿真结果表明，该算法保持了与传统嵌套PARAFAC的最小二乘（Nested PARAFAC ALS）算法的相同估计性能，在源天线个数变化时，计算复杂度降低了80%以上；在中继天线个数变化时，计算复杂度降低了50%以上。     

基于虚拟阵列改进MUSIC算法的相干信源DoA估计

受多径传输环境的影响,在智能天线测向研究中,必须考虑相干信源的存在。针对相 干信源的波达方向(Direction of Arrival, DoA)估计问题,提出了一种基于虚拟阵列平移 的改进MUSIC算法。仿真结果表明：在相干信源入射角度差异很小（约5°）的情况下 ,该算法依然能准确地估计;同时,该算法不损失阵列孔径,最多可估计出M－1（M 为阵元数）个相干信源;此外,该算法具有同时适用于相干信源和非相干信源目标方位估 计的优点。     

一种基于EM算法的MIMO-OFDM系统信道估计技术

从提高多输入多输出正交频分复用（MIMO—OFDM）系统频谱利用率的目的出发，提出了一种改进型的基于EM（Expectation Maximization）算法的信道估计技术。仿真结果表明，改进后的算法可以显著提高频谱利用率，同时保持原算法的精度。     

基于虚拟阵列的非圆信号DOA估计

针对传统的子空间类波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计算法只适用于入射信号个数少于天线数的局限性，利用现代通信系统中常用的非圆信号实值特性，提出了一种虚拟阵列多重信号分类法（Virtual Array Based Multiple Signal Classification,VA-MUSIC）。该方法通过对阵列输出信号进行共轭重构和合并，获得虚拟阵列来增加阵列的有效孔径。更进一步，结合空间平滑技术有效地解决了相干信号的DOA估计问题。与传统的MUSIC算法相比，新算法不仅可以增加最大可估计信源数，而且在DOA估计精度、信号源角分辨能力等方面均有明显的优势。计算机仿真验证了该算法的有效性和优越性。     

基于BPSK和MASK信号源特点的实值ESPRIT算法

在信号源为BPSK和MASK的情况下，提出了一种波达方向（DOA）估计方法。对于等距线阵上的接收数据，此算法根据信号源为实信号的特点，利用欧拉公式形成正弦和余弦数据，并将其加以串联，这相当于将阵元个数加倍，然后在此基础上运用ESPRIT类算法估计波达方向。由于正（余）弦数据为实值数据，所以本文提出的算法可以有效地将运算量减少到相同维数复值运算量的1／4。仿真实验表明新算法不仅估计精度高，而且能够处理的信号个数可大于阵元个数。     

一种修正的矢量奇异值分解DOA估计算法

在均匀线性阵列模型下,特征矢量奇异值分解算法能够对相干信号进行DOA估计, 但相干和不相关信号同时存在时,算法的估计会出现错误。针对这一问题,提出了一种修正 算法（MESVD）,该算法选取经过加权处理的特征向量来构造矩阵,并利用该矩阵进行子空 间估计。理论分析和数值仿真证明：修正后的算法能够正确估计相干、相关和不相 关信号, 估计性能与空间平滑算法（FBSS）相当。     

用于步进频连续波雷达旁瓣抑制的自适应CLEAN技术

为了解决步进频连续波雷达中的强目标距离旁瓣掩盖弱小目标问题,对步进频自适应脉压算法(SFCW-RMSMIL)进行修正,并联合修正SFCW-RMSMIL算法和CLEAN技术,提出了一种新的自适应CLEAN算法（A-CLEAN）。该算法解决了弱小目标能量严重压制问题,同时还能精确估计各目标的幅度和位置,提高了雷达对弱小目标的检测能力。最后利用仿真数据、实测数据以及蒙特卡洛实验验证了新提出的A-CLEAN算法的有效性和实用性。     

基于改进精估计与FrFT的Chirp信号参数估计

为了解决Chirp信号参数估计在低信噪比下保持高精度等问题，提出了一种基于粗精二次估计的Chirp参数算法。粗估计采用分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform，FrFT），能够在低信噪比下检测到Chirp信号并估计出调频率的范围。同时，提出了一种FrFT插值算法提高FrFT估计中心频率的精度。精估计根据信号能量和周期长度一定时Chirp信号频谱幅度的平方与调频率成反比的特性，不断地用已知Chirp信号的共轭与未知Chirp信号相乘，寻找使相乘后频谱幅度平方最大的已知Chirp信号的调频率。为了提高精估计算法性能，用提出的H-Rife算法估计中心频率和相乘后信号的频谱中最大的幅值。〖JP2〗用二分法代替等步长使精估计在粗估计出的调频率范围内搜索，极大降低了复杂度。在信噪比不小于-10 dB时，该算法估计调频率归一化均方误差（Normalized Mean Square Error，NMSE）较FrFT线性提升，估计中心频率NMSE较FrFT线性提升，接近克拉美罗界。     

一种新的多址信道有效阶数估计算法

针对多用户正交频分复用/空分多址（OFDM/SDMA）系统上行链路多址信道,基于噪声信道提出了一种新的信道有效阶数和信道冲激响应联合估计算法。该算法以最大似然为目标函数,构建了基于差分进化并行搜索信道有效阶数并进行信道冲激响应估计的联合框架。算法引入赤池信息量准则作为搜索阶数最优的评判函数,以提高信道有效阶数和信道冲激响应的估计精度。仿真验证了所提算法的有效性和可靠性,结果表明引入赤池信息量准则（AIC）在降低有效信道阶数估计误差的同时提高了时域最大似然信道估计器的性能。特别地,在误码率为10－5时,所提算法能够获得约1.5 dB的性能增益     

基于梳状导频分布的OFDM信道估计改进算法

提出了基于梳状导频分布的OFDM信道估计的改进算法,分别在基于频域（DFT）和时 域（IDFT）的迫零内插算法的基础上运用了数据翻转的思想。该算法可以大大地减少DFT/ID FT变换时所产生的边缘效应,并且通过优化边缘位置的估计性能来提升整个OFDM信道估计的 精确度。仿真结果表明,该算法相比经典算法在性能上有较大提升。     

低信噪比下LFM- PRBC信号参数的快速估计

为了解决目前算法中线性调频-伪码（LFM- PRBC）信号参数估计计算量较大的问题,提出了一种快速估计算法。该算法采用解线调与分数阶傅里叶变换（FRFT）进行参数的估计。首先对信号进行解线调估计出调频斜率的粗略值,然后由调频斜率确定旋转角,通过FRFT估计出码元宽度的粗略值。根据延时再进行解线调估计出调频斜率的精确值,再通过FRFT估计出码元宽度的精确值与起始频率。该算法不仅计算量较低,同时具有很高的估计精度与很强的抗噪性,仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于快速OPAST算法的直扩信号PN码序列估计

在直接序列扩频（DSSS）通信对抗系统中，伪码（PN）序列估计是一个重要的研究课题。针对在某些情况下权值向量不收敛的问题，提出了一种基于快速正交投影逼近子空间跟踪（OPAST）算法和滑动窗技术的直扩信号PN码序列估计算法，对非同步接收DSSS信号按照宽窗口分段，利用快速OPAST算法提取主特征向量，滑动窗技术实现码同步。该算法迭代权值向量具有正交性以及良好的收敛性，同时解决了常见相位模糊问题。算法具有较低复杂度，数据存储量少，易于硬件实现与实时处理。仿真结果表明，在-10 dB的较低信噪比背景环境中，该快速OPAST算法可以正确有效地估计出PN码序列。     

金融市场的风险值测量及动态分析

介绍了基于高斯核估计历史模拟法的金融市场风险值（VAR）测量的算法理论过程，再建立时变系数的单因素资本资产定价模型（CAPM），并用带时变参数系统的Kalman滤波法对该模型下时变系数进行估计．最后对上海证券市场商业版块类做实证分析。     

基于传播算子的DS-SS信号扩频波形估计

扩频信号波形估计的本质是信号子空间估计。针对直接序列扩频（Direct Sequence Spread Spectrum,DS-SS）信号的扩频波形估计问题,提出了一种基于传播算子的估计算法。针对现有算法估计信号子空间计算量较大的不足,所提算法利用传播算子估计信号子空间。理论分析了所提算法与现有算法的计算量和性能,并进行了仿真实验。仿真结果表明所提算法有效,且计算量远小于现有算法。     

基于IMM-EKF的高动态“北斗”导航信号频率估计算法

高动态环境下的“北斗”导航信号含有较大的多普勒频率及其变化率，传统锁相环（PLL）在跟踪时难以保证较高的跟踪精度。在分析高动态环境下“北斗”信号模型的基础上，提出了一种基于交互式多模型-扩展卡尔曼滤波（IMM-EKF）的自适应滤波算法，对载波相位及其高阶分量进行估计。IMM-EKF采用多个跟踪模型来解决滤波过程中单个模型不准确的问题，并结合改进的Sage-Husa自适应算法，在线估计和修正过程噪声及测量噪声的统计特性，增强了滤波的稳定性。仿真结果表明，IMM-EKF相比于PLL和EKF，估计精度更高，算法稳定性更强。